RefreshNet: Learning Multiscale Dynamics through Hierarchical Refreshing

要約

複雑なシステムダイナミクスの予測、特に長期予測の場合、誤差の蓄積と計算負荷によって常に妨げられます。
この研究では、これらの課題を克服するために開発されたマルチスケール フレームワークである RefreshNet を紹介し、計算効率と予測精度の間で前例のないバランスを実現します。
RefreshNet には、ダイナミクスの重要な特徴を捕捉する低次潜在空間を識別する畳み込みオートエンコーダが組み込まれており、潜在空間内でさまざまな時間解像度で動作する複数のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) ブロックを戦略的に採用しているため、複数の時間スケールで潜在ダイナミクスをキャプチャできます。
。
RefreshNet の独自の「リフレッシュ」メカニズムにより、より粗いブロックがより細かいブロックの入力をリセットできるようになり、エラーの蓄積を効果的に制御および軽減できます。
この設計は、特に長期予測において、計算効率と予測精度に関して既存の手法よりも優れていることを示しています。
このフレームワークは、FitzHugh-Nagumo システム、反応拡散方程式、Kuramoto-Sivashinsky ダイナミクスの 3 つのベンチマーク アプリケーションを使用して検証されます。
RefreshNet は、長期予測の精度と速度において最先端の手法を大幅に上回り、複雑なシステムのモデリングにおいて大幅な進歩をもたらし、その動作の理解と予測において新たな道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Forecasting complex system dynamics, particularly for long-term predictions, is persistently hindered by error accumulation and computational burdens. This study presents RefreshNet, a multiscale framework developed to overcome these challenges, delivering an unprecedented balance between computational efficiency and predictive accuracy. RefreshNet incorporates convolutional autoencoders to identify a reduced order latent space capturing essential features of the dynamics, and strategically employs multiple recurrent neural network (RNN) blocks operating at varying temporal resolutions within the latent space, thus allowing the capture of latent dynamics at multiple temporal scales. The unique ‘refreshing’ mechanism in RefreshNet allows coarser blocks to reset inputs of finer blocks, effectively controlling and alleviating error accumulation. This design demonstrates superiority over existing techniques regarding computational efficiency and predictive accuracy, especially in long-term forecasting. The framework is validated using three benchmark applications: the FitzHugh-Nagumo system, the Reaction-Diffusion equation, and Kuramoto-Sivashinsky dynamics. RefreshNet significantly outperforms state-of-the-art methods in long-term forecasting accuracy and speed, marking a significant advancement in modeling complex systems and opening new avenues in understanding and predicting their behavior.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google